第1258章 压在国内所有手机厂商头上的大石(1/2)

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是的，还真的有这么一个赛道，这个赛道就是手机赛道。

当所有的手机厂商高管看到这个视频的时候，所有人震惊无比。

虽然视频显示的是汽车的人机交互，但是他们看到的东西却不一样。

种花家能在汽车上做出如此的人机交互能力，那么完全可以应用在手机上，而这种人机语音交互能力透露出太多太多东西了。

首先就是处理器性能。

强大的处理器能够快速处理语音指令的接收、分析和反馈。

在语音交互过程中，手机需要快速将用户的语音转换为文本（语音识别）、理解用户的意图（自然语言理解）、生成回复内容（自然语言生成）以及将回复转换为语音（语音合成）等一系列操作。

这都需要处理器具备较高的运算能力和处理速度。

例如，当用户下达指定，处理器能够在短时间内完成相关信息的获取和回复，给用户流畅的使用体验。

而视频中陈长流连续下达两个指令，这辆汽车的系统居然能准确的完成了，这代表了这辆车的车机系统的运算能力超强。

他们不知道，这是他们自己误会了。

种花家的车机系统运算能力并没有那么强，而是还有一颗人工智能芯片帮助处理信息。

在一个这些手机厂商高管能看的出来这种语音交互功能不就是近几年开始提出的人工智能的一些特性吗？

人工智能应该具备有强大计算、深度学习能力。

而如何提高语音识别的准确率、自然语言理解的精准度以及回复的合理性，这里面没有人工智能的影子，他们才不相信呢。

在一个就是音频处理性能。

良好的音频处理性能可以确保系统能够清晰地采集用户的语音。

这涉及到麦克风的质量、降噪技术等方面。

高质量的麦克风能够准确地捕捉用户的声音，减少声音的失真。

而先进的降噪技术可以降低周围环境噪音对语音采集的干扰，使系统在嘈杂的环境中也能准确识别用户的语音指令。

如果这些技术运用在手机中，那么通话质量绝对又上升一个台阶。

例如，在地铁、商场等嘈杂的公共场所，手机依然能够准确接收用户的语音指令，这就依赖于强大的音频采集能力。

而音频处理器需要对采集到的语音信号进行快速、准确的分析和处理，将其转换为文本信息。

这要求音频处理芯片具备高效的信号处理算法和强大的计算能力，能够准确地提取语音信号的特征，与语音识别模型中的数据进行匹配，从而实现准确的语音识别。

如果音频处理性能不足，可能会导致语音识别错误率增加，影响人机语音交互的效果。

这些只是显示种花家车机系统的处理器。

如果只是这些方面的单项性能，那么这些手机厂商还没有那么大的震惊。

但是从这两个连续的指令下达到车机系统准确完成的视频，他们不仅可以看处理器性能的强悍等，还可以看到种花家对系统优化性能真的有点强。

以手机为例，各种硬件设备再怎么好，如果软件优化能力不强，那么这些硬件设备根本就没法发挥出他们自己的性格。